基于双线阵相机的空间交汇测量系统

叶重阳，陶青川，熊群芳

（四川大学电子信息学院，成都 610065）

基于双线阵相机的空间交汇测量系统

叶重阳，陶青川，熊群芳

（四川大学电子信息学院，成都 610065）

设计一种基于高速线阵相机、高精度单轴回转平台、高速图像采集卡的三维全视角快速测量系统。首先，对两台线阵相机进行内参数标定，获得相机的主点和焦距，将线阵相机安装在回转平台上，进行外参数标定，求解两测量站的基线长度和互看角度。其次，将待测目标进行扫描成像，并对采集到的图像进行亚像素靶标提取。最后，结合相机内参数、测量站外参数，解算测量目标的三维信息。实验表明，该系统实现对大尺寸目标全视角高速三维测量，具有较高的应用价值。

线阵相机；相机标定；靶标提取；三维测量

0 引言

目前国内外的三维测量系统主要分为接触式测量和非接触式测量。传统的接触式测量经过长时间的发展，技术已相对成熟，在工业测量中也得到了大量应用，接触式测量主要有经纬仪、全站仪、三坐标测量机等[1]。文献[2]中介绍了利用两台电子经纬仪、一幅长度标准尺、一台计算机构建了一个大尺寸三维测量系统，但这种方法每次只能对一个点进行测量，若需要对大尺寸物体进行多点三维测量，效率必定不高，且自动化程度低，需要大量人工参与。随着数字图像处理、光电技术的进步，以计算机视觉为代表的非接触式测量得到快速发展，计算机视觉的测量方法分为单目、双目、多目视觉测量方式[1]，由于其非接触性、批量处理、处理时间短、自动化程度高等优点，在工业测量中的应用越来越多。而其中大尺寸目标测量主要指对大型待测物体在数米至数百米的距离内进行的外形、尺寸、位置的测量，同时在汽车生产制造、道路桥梁建设、船舶制造、航空航天等领域对大尺寸测量的需求日益提高。在视觉测量中，主要又是基于面阵相机的视觉测量，文献[1]中介绍了一种基于面阵相机的大尺寸测量系统，但由于面阵相机成像分辨率固定，对于大视场角的成像需求，需要多次移动相机进行拍摄，最后结合多幅图像进行联合解算，不能快速完成全尺寸测量。为克服传统经纬仪自动化程度低，面阵相机图像分辨率受限等原因，我们采用交汇测量原理，结合高分辨率线阵相机、高精度回转平台、图像靶标提取、相机标定等设备和方法，构建了一个自动化程度高、测量速度快的全视角空间交汇测量系统，可一次性获取空间大视角大量特征点的三维坐标并可视化。

1 测量系统基本原理

测量系统用两台相同的线阵相机构成，其垂直分辨率为8192。空间某点P分别在左右相机上成像，其空间交汇模型如图1所示[4]：

以AB在水平方向上的投影AB'为x轴，过A的铅垂方向为z轴，以右手法则确定y轴，构成空间坐标系xyz[4]。图中l为左右相机光心连线的水平距离，简称基线，α，β为P相对于A，B的水平角，θ，γ为对应的垂直角。那么空间点P的三维坐标为：

图1 线阵相机交汇原理

由（1）式可知获得准确的水平角、垂直角、基线长度是求解P点空间坐标的关键。

1.1 图像采集

线阵相机每次成像仅为一列像素，要完成图像采集，需移动相机或者移动待成像物体，我们将相机安装在水平放置的回转平台上，通过转台的旋转，完成对物体的成像。线阵相机设置为外触发模式，由转台提供触发脉冲，转台每转动一定的角度就发送一个触发脉冲，相机就在对应位置采集一列像素，那么图像的每一列都对应一个转台角度，这样就把图像像素坐标与空间实际角度对应起来了。只要我们知道图像上某一点对应的列信息，结合系统标定信息，就可以得到该点在空间中对应的水平角α，β。

1.2 相机内参数标定

为了获得测量点的垂直角信息，需要对相机进行内参数标定，求解相机的主点和焦距信息。获得相机内参数后结合测量点在图像上的坐标信息，根据小孔成像原理可以求得测量点的垂直角度。线阵相机世界坐标与图像坐标转换关系如式（2）所示，其中X，Y，Z为空间中某点的世界坐标，ν为像素坐标[5]。

对于式（3），只要有7个已知空间坐标和像坐标的控制点，利用最小二乘法就可以求解式中7个未知量。通常情况下，都要用多于7个的控制点来求解l系数来减少随机误差，在得到l系数后，就可求解出相机的物理参数[6]。

我们采用文献[5]中介绍的标定线阵相机的方法进行实验。标定板如图2所示：

将获得的标定点的世界坐标和其对应的像素坐标代入（3）式，利用最小二乘法求出l的值，就可以把摄像机的物理参数解算出来。

实际中，还需要考虑镜头的光学畸变，主要有薄棱镜畸变、偏心畸变和径向畸变，对于专业相机仅考虑径向畸变即可。仅考虑镜头二阶非线性径向畸变时，相机的非线性模型为：

其中，ν'为矫正后的像素坐标，ν为实际像素坐标，Δν为非线性畸变值，k1，k2为畸变系数。加入镜头畸变，相机模型更符合实际情况。

图2 标定板

1.3 系统标定

系统标定主要为了得到两测量站精确的互看角度以及基线长度，通过对多个已知的基准尺度进行观测来反算互看角度与基线长度，其基本原理如下[4]：

图3 外参标定示意图

设基准尺的长度为d，首先A，B互看得到初始的水平互看角αAB，βBA，再观测P1，P2得到水平角αAP1，βBP1，αAP2，βBP2，垂直角θ1，θ2，则有：

将上式代入（1），可以求出P1，P2两点的三维坐标（xi，yi，zi）。其中基准尺的长度。

由于待求参数为l，αAB，βBA，故至少需要三个方程求解，实际中，我们使用多组方程进行最小二乘求解，得到最佳的参数值。

1.4 靶标提取

我们采用德国GOM公司的TIPTOP系统使用的Schneider靶标样式及编码方案[7]，如图4所示。

图4 靶标图像

由中心圆和同心编码环带组成，编码环带按照角度平均分为N份，每份3600/N，每一份可以称为亮环带或者暗环带，相应的二进制码为1或者0，则可以组成一个N位的二进制数。将这个N位二进制数进行循环移位，取最小的二进制数作为该编码标志点的码值。

靶标提取算法主要经过以下几个步骤完成识别和解码。

（1）图像预处理。

其主要流程如下：

图5 图像预处理流程

（2）靶标的识别和定位。

由于经过预处理的图像中既含有被测物体的轮廓，还有编码标志点本身自带的环带和背景等轮廓，我们要去除这些不关心的部分从而确定中心，需要设定一些依据准则，如圆度判定阈值、椭圆拟合残差、标志点灰度比例等[7]。

（3）靶标的解码。

图6 靶标提取图像

如图6所示，该图是从扫描的整幅图像中识别出来的编码区域，设编码中心圆的半径为R1（单位为像素），根据靶标制作时的实际尺寸可以得到编码环带的内径R2，外径R3。扫描编码区域的所有像素点，若该像素点与编码中心圆圆心的距离介于R2和R3之间，说明该点位于环带上。将该环带均分为3600/N份（N为编码位数），每一份作为一个二进制位，如果该位的编码环带上所有像素的平均灰度值大于阈值，则编码为1，否则编码为0。

1.5 三维解算

在左右相机扫描获得的图像中，查找相同的编码靶标，获取各自求得的靶标中心，这两个中心的图像坐标就是同一个靶标在不同相机里的成像位置，以该位置信息结合转台转动的角度信息计算光轴与两台相机光心连线的夹角，即水平角。靶标中心的纵坐标与相机主点、焦距、像元尺寸联合求得靶标中心的垂直角度。获得水平角、垂直角、基线长度后，代入式（1）可求得靶标中心的三维坐标。

2 系统组成与测量流程

系统硬件由两套线阵相机、单轴回转平台、图像采集卡、计算服务器组成，如图7所示。其主要测量流程如下：

（1）使用两套测量装置，测量装置连接安装完毕，软硬件已经通过联调，并对相机进行标定；

（2）布置测量场，在测量场周围安放足够多的靶标，设定基准尺和外部方位装置；

（3）将两套测量装置布放在测量场中央，具有一定距离，调节转台处于于水平状态，左右相机互瞄，确定转台零度角，左右相机分别观测基准尺两端，结合基准尺长度和平台观测角度计算左右相机间基线长度；

（4）设定相机的工作参数（采样频率、曝光时间等）、转台的工作参数（转速、触发脉冲的频率/电平等）；

（5）启动相机和转台进行水平全视角扫描并实时使用图像采集卡采集图像数据；

（6）对获取的图像进行靶标提取，得到靶标像素位置；

（7）利用靶标中心，结合转台、标定信息，求解靶标中心对应的水平和垂直角度；

（8）求解三维坐标信息并平差优化，可视化显示。

图7 系统硬件

3 实验与结果

在本实验中，相机采用Teledyne Dalsa Piranha4 8K Camera，它的分辨率为8192×3，实际扫描得到的标定图像如下：

图8 标定采集图

相机标定参数为：

表1 相机标定参数

左右相机成像图：

图9 采集图像

靶标提取结果及可视化三维重建效果图：

图10 靶标提取结果及重建效果图

部分靶标的三维坐标：

表2 部分靶标三维坐标

测量相对精度达到0.1%，满足设计要求。

4 结语

本文实现了一个利用双线阵相机扫描成像的三维测量系统，使用线阵相机配合转台进行旋转扫描的方式可以一次性获得大视场角超高分辨率图像，对大尺寸物体测量无需进行转站和图像拼接。测量基本原理利用前方交会模型，测量前进行相机内参数标定和系统标定，将待测物体布置大量带编码标志的靶标，进行旋转扫描成像，结合靶标在图像上的位置、转台角度信息以及标定参数等解算标志点的三维坐标。

[1]张益昕.大尺度三维几何尺寸立体视觉测量系统实现[J].光学学报，2012(3)：32.

[2]方芳.空间大尺寸三维测量系统[J].导弹与航天运载技术，1998(3)：41-46.

[3]张益昕.基于计算机视觉的大尺度三维几何尺寸测量方法及应用[D].南京大学，2011.

[4]赵立.基于T3000电子经纬仪的工业测量系统及其精度分析[J].第二届中国卫星导航年会，2011.

[5]Luna,C.A,Mazo，M，Lazaro,J.L,Vazquez,J.F.Calibration of Line-scan Cameras[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，2010，59(8):2185-2190.

[6]王子辰.一种基于虚拟立体靶标的线阵相机标定方法[J].光电子激光，2013(5)：867-872.

[7]戴相龙.三维非接触式测量中编码标志的研究与应用[D].西安电子科技大学，2014：17-29.

[8]Z.Y Zhang.Camera Calibration with One-Dimensional Objects[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002，26(7)：892-899.

[9]黄桂平.数字近景工业摄影测量关键技术研究与应用[D].天津大学，2005.

A Space Intersection Measurement System Based on Two Line Array Camera

YE Chong-yang，TAO Qing-chuan，XIONG Qun-fang
（College of Electronics and Information，Sichuan University，Chengdu 610065）

Designs a 3D full-view rapid measurement system based on high-speed linear array camera,high-precision single-axis rotation platform and high-speed frame grabber.Firstly,calibrates the linear array camera internal parameters,that is,the camera's main point and focal length,and external parameters are calibrated by attaching camera to rotation platform,that is,baseline length and cross angle of two measure stations.Secondly,objects are scanned and targets are extracted from the acquired image.Finally,solves 3D information of measured objects by combining internal and external parameters.The experimental results show that the system has high application value for high-speed 3D measurement of large-scale targets.

Linear Array Camera;Camera Calibration;Target Extraction;3D Measurement

1007-1423（2017）08-0035-06

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.08.008

叶重阳（1990-），男，四川南充人，硕士研究生，研究方向为计算机应用与图像处理

2016-12-27

2017-03-10

陶青川（1972-），男，四川南充人，硕士生导师，副教授，研究方向为模式识别与智能系统熊群芳（1990-），女，江西丰城人，硕士研究生，研究方向为计算机应用与图像处理